重视大数据分析在脓毒症研究中的应用  

作　　者：刘辉 姚咏明[2] 

机构地区：[1]中国人民解放军总医院第一医学中心重症医学科,北京100853 [2]中国人民解放军总医院医学创新研究部转化医学研究中心,北京100853

出　　处：《中华急诊医学杂志》2024年第2期131-134,共4页Chinese Journal of Emergency Medicine

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFA1104600);北京市自然科学基金项目(7222162);国家自然科学基金重点项目(82130062,82241062)。

摘　　要：随着计算机技术以及信息手段的进步,研究者能够对海量的医疗、生物数据进行收集、存储和分析。近年来,大数据分析在脓毒症研究中得到迅速发展和广泛应用。2015年,全球专家基于300余万份电子病例大数据分析,推动了脓毒症定义3.0(sepsis 3.0)的形成。其中快速序贯器官功能衰竭评分(quick sequential organ failure assessment,qSOFA)利用血压、呼吸频率及意识变化来快速判断患者脓毒症风险,也是基于大数据分析筛选。2017年,1项发表在《美国医学会杂志》上的临床观察验证了SOFA评分在预后判断上的准确性,该研究分析了来自澳大利亚、新西兰182家重症监护病房(intensive care unit,ICU)、184875份病例资料[1]。目前,大数据分析在脓毒症病理过程心电、脑电等时序数据、影像学数据、组学数据以及生物信息等海量数据处理中受到极大关注与高度重视。

关 键 词：大数据分析 呼吸频率 计算机技术 生物数据 时序数据 海量数据处理 脓毒症 澳大利亚 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] R459.7[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]